Em um artigo anterior, falamos sobre o crescimento, tendências e projeções do mercado SaaS, que até 2018, 59% de todas as soluções de computação em nuvem serão Software as a Service.

Os especialistas apontam com humor que tais previsões transformam o mito antigo de que a Terra é sustentada por três elefantes em uma realidade moderna – que todo o mundo "gira" em torno de dados e análise.

Portanto, continuando o tema de computação em nuvem e SaaS, vamos refletir sobre como os enormes volumes de dados gerados diariamente e as crescentes possibilidades de gerenciamento de negócios expandem o escopo das ferramentas de análise e oferecem novas oportunidades ao mercado para gerenciar, proteger e criar insights valiosos de negócios a partir de grandes volumes de dados.

Uma dessas ferramentas – uma tecnologia flexível e eficaz que substitui a forma tradicional de obter insights de negócios – Insights as a Service.

A jornada difícil dos dados aos insights

Insights as a Service – é um sistema baseado em computação em nuvem que processa grandes volumes de dados brutos e em diferentes formatos em insights analíticos de qualidade, adaptados às necessidades específicas de negócios.

Exatamente esses insights permitem identificar correlações entre dados e fornecem a capacidade de prever certos padrões ou, por exemplo, personalizar produtos e serviços.

Em outras palavras – é uma tecnologia que "ativa" os Grandes Dados gerenciados pela empresa (em inglês, Big Data). Este termo tem sido um dos mais frequentemente citados no mundo dos negócios nos últimos tempos. Prevê-se que as soluções de coleta, processamento e gerenciamento de dados baseadas em computação em nuvem serão a tendência número 1 neste ano e, em alguns anos, se tornarão a new normal.

Ainda assim, segundo especialistas, até agora não se sabia profissionalmente como analisar os dados obtidos, como coletá-los e organizá-los. Um estudo realizado pela empresa IBM (yrimas ("Explore Business Tech Trends By Industry in Big Data & Analytics, Cloud, Mobile, Social #IBMBTT") ilustra que apenas uma em cada cinco empresas tem a capacidade e habilidade de processar efetivamente enormes volumes de dados e criar insights valiosos de negócios com base neles.

Falando sobre a Lituânia, vale mencionar que no país, muito pouca atenção é dada ao gerenciamento de dados e, mais importante, à sua análise em geral. Portanto, embora o negócio compreenda, pelo menos teoricamente, a importância do uso de dados, ele ainda faz uso limitado de análise de dados em grande escala em suas operações, e só começa a obter benefício real dos dados que possui após adquirir certas habilidades e testar praticamente no mercado ferramentas de coleta, processamento de dados e apresentação de insights, como CRM, ERP ou similares.

Tendências da ativação de Grandes Dados

Conforme os anos passam e com o início do maior boom de tendências de 2016, analistas de TI, como que em acordo unânime, falam cada vez mais sobre Grandes Dados e sobre tecnologias baseadas em computação em nuvem como Insights as a Service.  Pesquisas internacionais permitem tirar conclusões que refletemcomo o potencial dos Grandes Dados cresce, e com isso também a necessidade de seu uso intencional.

Agora e mais rápido!

Assim como os usuários da Internet esperam diariamente um acesso cada vez melhor aos serviços da Internet, como compras online ou gerenciamento de processos de negócios de casa, os provedores de serviços privados e públicos, ao oferecer esses serviços de Internet, querem acertar em cheio. Porém para oferecer ao cliente exatamente o que ele precisa, é necessário saber quem ele é e o que quer AGORA.

Agora, porque amanhã o usuário já pode ter escolhido outro fornecedor de serviço ou produto. Para isso, são necessárias boas ferramentas de análise, acessíveis a qualquer momento e em qualquer lugar. Ao falar sobre análise, é importante entender que, para sentir o pulso dos usuários, ela deve cobrir todos os processos de negócios e, como resultado, ser capaz de fornecer resultados e insights abrangentes e de qualidade, por exemplo, indicar as razões de um certo comportamento do usuário ou prognósticos da necessidade de uso de serviços nos próximos anos. Exatamente para executar essas ações, surgiram no mercado plataformas poderosas como "Spark" ou "Nifi". Os analistas predizem que em 2016, haverá apenas mais soluções semelhantes.

Faça você mesmo

Todos queremos nos tornar especialistas em alguma área ou pelo menos conhecedores. Porém, se a área escolhida são os dados, há uma grande probabilidade de que, pelo menos no início, não será fácil se orientar e navegar neles. A menos que você use boas ferramentas de processamento de dados que permitam se tornar um analista de dados e criar diversos algoritmos e modelos de previsão por conta própria.

Do It Yourself (DIY) o uso do conceito tende a crescer e terá um impacto positivo na criação de  uma cultura de negócios orientada por dados data-driven. Claro, será necessário aprender muito por conta própria ou… procurar especialistas.

Não complique sua vida

Aqueles que enfrentaram isso na prática ou pelo menos se interessaram um pouco concordarão que criar e manter uma plataforma robusta de gerenciamento de dados é bem complicado. Isso exige não apenas habilidades específicas, um amplo conhecimento, mas também ferramentas como "Hadoop" ou um CRM adequado para gerenciamento e desenvolvimento de vendas.

Gerentes muitas vezes enfrentam a pergunta: qual caminho escolher: o mais fácil ou o mais difícil? Os analistas predizem que, em um futuro próximo, o caminho mais fácil será mais aceitável. Ou, para ser mais preciso – plataformas de acesso aberto se tornarão cada vez mais populares, permitindo iniciar e implementar processos de análise de dados de forma mais fácil, flexível e rápida.

Prioridade para computadores

Inteligência de Máquina, ou em português – "inteligência de máquina", há muito tempo mudou os princípios fundamentais que indicam como as empresas, utilizando enormes volumes de dados, obtêm insights que conferem vantagem competitiva. A intervenção humana nesses processos é necessária apenas na medida em que o sistema exige ativar as funções necessárias. Os especialistas afirmam que tudo isso oferece grandes oportunidades para criar algoritmos e modelos de análise, além de reduzir a necessidade de intervenção humana e, consequentemente, o fator humano em relação a erros.

A Internet está em todos os lugares, até mesmo nas coisas

Internet das Coisas Journeyman Internet of Things) e continuará sendo um dos principais motores de Big Data. Os analistas enfatizam que, para aumentar o valor obtido dos negócios, em um futuro próximo A tecnologia da Internet das Coisas e suas oportunidades não se limitarão apenas ao uso pessoal, ou seja, à análise de indicadores de sono, saúde, alimentação ou esportes de uma pessoa, mas desempenharão um papel cada vez maior em várias indústrias.

Prevê-se que na indústria, por exemplo, na energia, automóvel, química ou similares, cada vez mais máquinas e sensores funcionarão com a ajuda de conexões de Internet e, assim, gerarão enormes volumes de dados.

Uma solução para cada gosto

Por mais brilhante que seja a perspectiva pintada sobre o uso da tecnologia de Big Data, os especialistas sugerem que as organizações revisem seu "panorama" de dados e definam quais são seus objetivos essenciais para explorar dados. E eles podem ser muito variados. Prevê-se que, por essa razão exatamente o mercado terá soluções cada vez mais variadas e diferentes, atendendo às necessidades individuais de cada negócio: desde fornecimento de insights, até criação de conteúdo ou melhoria de produtos.

Quanto mais longe – mais sério

Goste-se ou não – a tecnologia de Big Data ainda tem muito a crescer. Junto com ela, obviamente, crescem também as possibilidades de gestão empresarial. Anteriormente, no início do desenvolvimento da tecnologia de Big Data, muitos processos ocorriam muito rapidamente, mas ao mesmo tempo – de forma bastante inerte, baseado no princípio "veremos como será". Tudo isso ajudou a tecnologia de Big Data a ganhar impulso.

Hoje, tendo atingido um novo nível de maturidade tecnológica, a consistência e certas regulamentações tornaram-se necessárias. Surge uma grande necessidade de normatização de definições, garantia de qualidade, implementação de padrões tecnológicos. Ao avançar e cruzar Proof of Concept o limite, tornou-se obrigatório organizar a classificação de dados, transmissão, várias regulamentações nacionais e internacionais, controle de acesso e segurança. Segundo os especialistas, é para isso que serão dedicados estes e os próximos anos.

Assim, atualmente o mundo realmente não repousa sobre três elefantes, mas sobre dados e – enfatizamos – dados muito valiosos. Hoje, para as empresas que desejam permanecer em um ambiente global e competitivo, para gerenciar dados, é necessário ter as ferramentas de análise apropriadas.